通過Python庫和用於構建金融應用和交互式金融分析的工具指導開發人員和定量分析人員。金融行業最近以驚人的速度採用Python，一些最大的投資銀行和對沖基金使用它來構建核心交易和風險管理系統。這本書的第二版是為Python 3更新的，它幫助您開始使用該語言，通過Python庫和用於構建金融應用和交互式金融分析的工具指導開發人員和定量分析人員。https://learning.oreilly.com/library/view/python-for-finance/9781491945360/pr01.html通過在書中使用實例，作者Yves Hilpisch還向您展示了如何開發一個完整的基於衍生品和風險分析的蒙特卡羅模擬框架，基於一個大型的、現實的案例研究。本書的大部分內容使用交互式IPython筆記本。第1章簡要討論了Python的總體情況，並詳細討論了為什麼Python非常適合解決金融行業和金融數據分析中的技術挑戰。第2章是關於Python基礎架構的;它提供了管理Python環境的重要方面的簡明概述，讓您開始使用Python進行交互式金融分析和金融應用開發。本書的這一部分是關於Python編程的基礎知識。本部分所涵蓋的主題是後續所有章節的基礎，也是一般Python使用的基礎。章節按照特定的主題進行組織，以便讀者可以作為參考來查找與感興趣的主題相關的示例和細節:第5章是關於pandas和它的DataFrame類。第6章討論了使用Python進行面向對象編程(OOP)本書的這一部分是關於金融數據科學的基本技術、方法和軟件包。許多主題(如可視化)和許多包(如scikit-learn)是使用Python進行數據科學的基礎。從這個意義上說，這部分為定量分析師和金融分析師提供了成為金融數據科學家所需的Python工具。與第二部分一樣，章節按照主題進行組織，以便每個章節都可以作為感興趣主題的參考:第7章討論了matplotlib和plotly的靜態和交互式可視化。第9章專注於正確和快速地獲取輸入/輸出(I/O)操作。本書的這一部分是關於使用Python進行算法交易的。例如，越來越多的交易平台和經紀人允許其客戶使用REST api以編程方式檢索歷史數據或流數據，或下達買賣指令。長期以來一直是大型金融機構的領域，如今甚至連散戶算法交易員也能接觸到。在這一領域，Python作為編程語言和技術平台已經穩居首位。除其他因素外，這是由於許多交易平台(例如來自FXCM Forex Capital Markets的平台)為其REST api提供了易於使用的Python包裝包。第14章介紹了FXCM交易平台、它的REST API和fxmpy包裝包。第15章側重於使用統計和機器學習的方法來推導算法交易策略;本章還展示了如何使用矢量回測。第16章着眼於自動算法交易策略的部署;它涉及資本管理、性能和風險的回測、在線算法和部署。
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